我们朝着多智能体未来的愿景迈出了重要一步，通过使连接和集成代理变得更加容易——无论它们是如何构建的。我们已发布以下内容

代理协议：代理通信标准

我们开源了一个框架无关的接口，用于代理进行通信。这使得 LangGraph 代理与构建在其他框架上的代理之间能够无缝交互。该协议涵盖了运行、线程和长期记忆的 API——可靠代理部署的关键组件。

在我们的博客中了解更多信息：https://blog.langchain.ac.cn/agent-protocol-interoperability-for-llm-agents/

阅读文档：https://github.com/langchain-ai/agent-protocol?

LangGraph Studio 现在本地运行

LangGraph Studio 现在可以作为 Python 包安装，完全在您的本地环境中运行——无需 Docker。

通过本地执行、跨平台支持和更紧密的反馈循环，更快地调试和迭代。此外，Studio 现在可以连接到任何实现代理协议的服务器。

查看如何安装和使用它：https://github.langchain.ac.cn/langgraph/how-tos/local-studio/?

观看视频教程

与 AutoGen、CrewAI 和更多工具集成

我们现在有了一个新指南，展示了如何将 LangGraph 与其他框架集成为子代理。这使您可以通过将来自其他框架的代理直接嵌入到您的 LangGraph 工作流程中来构建强大的多智能体系统。然后，您将获得 LangGraph 可扩展基础设施的好处——任务队列、持久层和内存支持——即使对于非 LangGraph 代理也是如此。